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凝雪小小

新虫 (小有名气)

[求助] 神经网络模型相关仿真问题

用实验的数据训练出的神经网络模型以后，放到仿真模型中去后，却严重失去效果了，比如，训练模型的输出范围是[0 1],但是用到仿真中后却是负几十到几十，输出范围严重偏离，请问这是什么原因呢，是不是训练好的模型的设置问题呢 还是别的什么问题呢   下面是训练好的模型  和输入的参数选项  求解
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我是帝都小愣神
1楼 2012-05-09 22:06:34
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east_rock

木虫 (著名写手)

Ph.D
神经网络泛化性很差，过拟合问题严重。
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坚持创新思想，才不至于思想变的腐朽。
2楼2012-05-10 11:52:59
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凝雪小小

新虫 (小有名气)
引用回帖:
2楼: Originally posted by east_rock at 2012-05-10 11:52:59:
神经网络泛化性很差，过拟合问题严重。

1.那请问这个问题怎么解决呢  是否是神经网络建模本身的问题或者缺点呢 我泛化的时候取得是训练数据的一部分
2.还有发现每次训练产生的模型的初始输入赋值在[0 1]之间，为什么呢
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我是帝都小愣神
3楼2012-05-10 15:11:38
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east_rock

木虫 (著名写手)

Ph.D
引用回帖:
3楼: Originally posted by 凝雪小小 at 2012-05-10 15:11:38:
1.那请问这个问题怎么解决呢  是否是神经网络建模本身的问题或者缺点呢 我泛化的时候取得是训练数据的一部分
2.还有发现每次训练产生的模型的初始输入赋值在之间，为什么呢

1、实际上这个就是提高神经网络鲁棒性的问题了。可以增加训练样本和测试样本的数目。但也不能保证该网络以后对所有的新样本有效。
2、模型训练好的网络权值不应该是【0，1】之间的。你如果没有加任何限制条件的话。但初始权值是[0,1]的，如果你用的是工具箱的话。
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坚持创新思想，才不至于思想变的腐朽。
4楼2012-05-10 17:44:08
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凝雪小小

新虫 (小有名气)
引用回帖:
4楼: Originally posted by east_rock at 2012-05-10 17:44:08:
1、实际上这个就是提高神经网络鲁棒性的问题了。可以增加训练样本和测试样本的数目。但也不能保证该网络以后对所有的新样本有效。
2、模型训练好的网络权值不应该是【0，1】之间的。你如果没有加任何限制条件的 ...

我用的不是工具箱 请问泛化能力什么的和编程序之间的参数选择是不是有关呢 比如学习率 学习函数  初始权值要设置啥的..
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我是帝都小愣神
5楼2012-05-16 09:49:07
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